我們都應(yīng)該知道，全世界領(lǐng)先的科學(xué)家和思想家都警告過(guò)公眾，永遠(yuǎn)不要武裝基于人工智能 (AI) 的系統(tǒng)。然而，它已經(jīng)發(fā)生了很長(zhǎng)一段時(shí)間，而且總有可能清算的那一天到來(lái)。但對(duì)于不想消滅鄰居的群眾來(lái)說(shuō)，許多人工智能應(yīng)用程序可以用來(lái)幫助我們，為人類和世界的更大利益服務(wù)。

早期基于規(guī)則的 AI 模擬器令人印象深刻，但隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)工具和技術(shù)的發(fā)展，很明顯，AI 可以在簡(jiǎn)單甚至非常復(fù)雜的任務(wù)中勝過(guò)人類。不僅在Jeopardy比賽中獲勝，而且結(jié)合使用基于規(guī)則、啟發(fā)式和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以在非常大的數(shù)據(jù)集中識(shí)別人類無(wú)法理解的模式大約。

這就是關(guān)鍵——訪問(wèn)非常大的數(shù)據(jù)集。例如，當(dāng)人工智能機(jī)器的任務(wù)是識(shí)別宮頸樣本中的癌細(xì)胞和癌前細(xì)胞時(shí)，它可以非?？焖俚貦z查和學(xué)習(xí)數(shù)千個(gè)樣本。它能夠辨別醫(yī)生尚未識(shí)別的模式。在很短的時(shí)間內(nèi)，人工智能被證明比訓(xùn)練有素的醫(yī)生更有效地識(shí)別它檢查的新樣本中的癌細(xì)胞和癌前細(xì)胞。使用DFRobot 人工智能視覺套件等工具將 AI 應(yīng)用于視頻將展示真實(shí)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)如何從經(jīng)驗(yàn)中更快地學(xué)習(xí)。

診斷分析也是如此。醫(yī)生沒有必要的時(shí)間、帶寬和經(jīng)驗(yàn)來(lái)識(shí)別罕見的東西。但是，能夠訪問(wèn)大型數(shù)據(jù)集的 AI 可以更快地研究和識(shí)別罕見的意外情況，然后再變得致命。讓我們看看人工智能如何發(fā)揮作用。

它是怎么做到的？

設(shè)計(jì)師和程序員無(wú)法識(shí)別、追蹤和理解機(jī)器學(xué)習(xí)了什么以及如何學(xué)習(xí)——尤其是在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接從混沌開始充當(dāng)自排序系統(tǒng)的情況下。

盡管許多公司已經(jīng)設(shè)計(jì)、正在使用甚至營(yíng)銷 AI 機(jī)器、功能和服務(wù)，以幫助公司確定可提高盈利能力和生產(chǎn)力的模式和程序，但我沒有聽到任何人談?wù)摴娛褂?AI 功能是為了更大的利益。

例如，可以非個(gè)人訪問(wèn)計(jì)算機(jī)化最新醫(yī)療記錄的 AI 可以快速識(shí)別誰(shuí)的 COVID-19 風(fēng)險(xiǎn)較高。恰當(dāng)?shù)睦樱喝绻?AI 可以訪問(wèn)從人身上收集的大量數(shù)據(jù)以及服用的藥物、吃的食物、位置和環(huán)境因素，它就可以找到我們無(wú)法找到的模式。

例如，如果服用某種藥物治療自身免疫性疾?。ɡ缗Ｆぐ_）會(huì)降低免疫力的人因 COVID-19 而患上 COVID-19 的死亡率要比服用另一種藥物的人高得多怎么辦？如果癌癥簇的位置可以與一組我們不知道的常見暴露因素相關(guān)聯(lián)怎么辦？

一旦 AI 有了意識(shí)，它就可以檢查每個(gè)人及其活動(dòng)、攝入的食物、花時(shí)間的地方以及所做的事情。在實(shí)時(shí)面部識(shí)別位置、實(shí)時(shí)信用購(gòu)買、手機(jī)跟蹤、聯(lián)系人跟蹤，甚至收聽對(duì)話、閱讀文本和電子郵件、傳真和普通郵件之間，每個(gè)人的數(shù)據(jù)集都將很大。它也太大了，任何人都無(wú)法吸收、識(shí)別和識(shí)別模式。將其乘以數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億人，您很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)人類大腦需要處理并得出有效結(jié)論的信息太多，但這對(duì)人工智能來(lái)說(shuō)并不困難。

許多 AI 任務(wù)確實(shí)可以使用基于 AI 的軟件技術(shù)（例如基于Seeed Studio MaixCube RISC 的 AI 開發(fā)平臺(tái)）簡(jiǎn)化為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理算法。盡管針對(duì)基于人工智能的 FFT 分析和智能通信，數(shù)字人工智能編程技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的結(jié)合將產(chǎn)生最高的協(xié)同能力。

盡管可以在固件中模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為，但硬件版本總是更快。這里很少有產(chǎn)品，但有趣的是，谷歌的 AIY 智能相機(jī)使用基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字處理，允許使用其視頻 IC 開發(fā)工具進(jìn)行基于 AI 的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)和開發(fā)。

圖 1：Google 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) AI 技術(shù)可供開發(fā)人員和技術(shù)研究人員使用，用于下一代面部識(shí)別、情緒狀態(tài)確定以及幾乎任何先進(jìn)的下一代智能視頻應(yīng)用。（來(lái)源：貿(mào)澤電子）

如果全人類都可以訪問(wèn)可以非個(gè)人訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)的 AI，那么 AI 如何為人類服務(wù)的例子有很多。（它必須是非個(gè)人的。人工智能需要知道一個(gè)人存在某種痛苦才能將原因關(guān)聯(lián)起來(lái)，但人工智能不需要知道這個(gè)人的姓名或地址。需要對(duì)隱私進(jìn)行嘗試。）

為了讓 AI 為人類服務(wù)，某些事情必須到位。首先，所有數(shù)據(jù)都需要以程序化和非識(shí)別的方式訪問(wèn)。人們需要明白，在解決重要問(wèn)題時(shí)沒有隱私、秘密或安全。

接下來(lái)，數(shù)據(jù)需要防止人為訪問(wèn)。使 AI 可以使用所有內(nèi)容的整個(gè)想法是它可以看到模式。不幸的是，在權(quán)力的位置上總會(huì)有壞蘋果濫用這種權(quán)力。希望一個(gè)足夠公平和智能的系統(tǒng)可以淘汰它們。

第三，任何人想查詢AI的預(yù)言機(jī)都可以。如果有人想對(duì)事實(shí)進(jìn)行核查，他們應(yīng)該能夠提出這樣的問(wèn)題：“在所有服用他汀類藥物的人中，有多少人出現(xiàn)了這種副作用？”

結(jié)論

如果為了公眾的利益而部署人工智能，它可以成為改變世界的積極力量。人工智能已經(jīng)在許多層面上超越了人類，并被推銷給在大型數(shù)據(jù)集中尋找模式的公司。下一階段：在這些集合中尋找模式并預(yù)防疾病。